의사들의 소셜미디어의 활용은 의학전문직업성에서 중요한 문제가 되어가고 있다. 그러나 전문직 단체에서는 이에 관한 명확한 가이드라인을 아직 제공하지 못하고 있으며, 관련된 규정으로 새로 개정된 대한의사협회 의사윤리지침에서 소셜미디어를 활용할 때 품위를 유지할 것을 요구하고 있는 것이 전부이다. '품위 유지'라는 개념은 전문직의 의무로서 제시되어 왔지만, 이 개념이 갖는 모호함이나 전근대적 어감 등이 품위 유지의 의무가 전문직의 자율 규제의 규준으로서 쓰이는 데에 장애물이 되어 왔다. 저자들은 의료전문직의 품위 유지 개념을 검토하고 만일 이 개념을 명료하고 정당화 가능하게 재정의할 경우, 이 개념은 소셜미디어와 같은 여러 맥락에서 작동가능한 규준이 될 수 있다고 주장한다. 소셜미디어의 예측불가성과 통제 불가능한 영향력, 공적, 직업적 영역과 사적, 개인적 영역의 구분이 모호해진다는 특성은 의학전문직업성을 위험에 빠뜨릴 수 있다. 이 논문에서는 전문직의 품위가 손상될 수 있는 세 가지 사례를 제시하고 왜 이러한 행위들이 공공의 신뢰를 저하시고 전문직의 품위를 손상하게 되는지 논증한다. 저자들은 공공의 신뢰를 유지하기 위해 대한의사협회가 소셜미디어 활용에 관한 보다 구체적인 가이드라인을 제시해야 한다고 결론 내린다.
The frequency of natural disasters because of global warming is gradually increasing, risks of flooding due to typhoon and torrential rain have also increased. Among these causes, the roads are flooded by suddenly torrential rain, and then vehicle and personal injury are happening. In this respect, because of the possibility that immersion of a road may occur in a second, it is necessary to study the rapid data collection and quick response system. Our research proposes a big data analysis system based on the collected information and a variety of system information collection methods for searching flooded road areas by torrential rains. The data related flooded roads are utilized the SNS data, meteorological data and the road link data, etc. And the big data analysis system is implemented the distributed processing system based on the Hadoop platform.
SNS(Socal Network Service)미디어로 회자되는 지금의 미디어 환경에서 소통은 미디어 접근성의 중요성과 함께 어떠한 이야기를 가지고 네트워크에 참여해야 하는가에 선택과 집중이 되고 있다. 최근의 미디어 환경은 문화예술 교육안에서도 시각정보 전달을 기반으로 하는 소통구조의 미디어와 예술, 문화, IT가 결합한 컨버전스 형태의 뉴 컬처 미디어에 대한 교육적 인식을 시작하였다. 좋은 교육은 규율과 친밀성에 기반하는데 그 두 가지 모두를 가지고 있는 렌즈기반미디어리터러시는 창의적인 자기표현과 소통이라는 관점을 가지고 문화활동가와 교육생, 교육생의 가족 등 지역사회구성원들에게 사회 참여를 확장시켜 소통의 격차를 줄이는데 일정한 역할을 할 것이다. 이렇게 형성된 모델은 개별 사용자를 넘어 미디어 생산자, 수용자, 유통자 간의 새로운 관계를 모색하는 데 기여할 것이다.
최근, 참여, 공유, 개방의 키워드를 가지고 웹 2.0 시대가 열렸다. 이러한 웹 2.0 시대의 키워드가 익숙해지기도 전에, 우리는 소통, 융합, 개인화라는 키워드를 지닌, 웹 3.0 시대를 맞이하게 되었다. 새로운 개념과 용어들은 이미 우리에게 혁명적 수준으로 주어질 뿐만 아니라, 이 시대를 살아가기 위한 기본 양식으로 자리매김하게 되었다. 본 논문에서는 최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 대표주자인 트위터 영향력 모델과 소통을 중요시하는 스타벅스 네트워크 영향력 모델을 소개하고, 이와 대비되는 새로운 영향력 표현 모델을 제안하고자 한다.
페이스북 SNS 플랫폼에서 제공하는 데이터 수집 프로토콜을 이용해 콘텐츠들의 인기 점수와 사용자 의견들을 수집하고 수집된 정보를 가공하여 기계학습을 진행한다. 오피니언 데이터를 학습함으로 인해 인간의 관점을 모방하게 되며 결과적으로 콘텐츠의 질을 판단하는 요소로써 작용하도록 한다. 데이터의 수집은 페이스북 측에서 제공하는 Graph API 와 Python 을 이용하여 진행한다. Graph API 는 HTTP GET 방식의 프로토콜을 이용하여 요청 하고 JSON 형식으로 결과를 반환한다. 학습은 Multiple Linear Regression 과 Gradient Descent Algorithm(GDA)을 사용하여 진행한다. 이후 학습이 진행된 프로그램에 사용자 의견 데이터를 건네주면 최종인기 점수를 예측하는 시스템을 설명한다.
This study examined the relationship between SNS use and individual psychological well-being on Instagram. In particular, this study sorted three types of perceived social support-informational, companionship, and self-esteem-to investigate how they influenced individual life satisfaction and loneliness. Results from a survey of 174 college students showed that: (1) frequency of Instagram use was a significant predictor of all three types of perceived social support; (2) status updates had positive effects on perceived self-esteem support, while posting photos was a significant predictor of perceived companionship support; (3) browsing others' profiles was a significant negative predictor of perceived self-esteem support and finally (4) perceived companionship social support had a positive effect on life satisfaction, whereas self-esteem social support had a negative effect on loneliness. These findings imply that Instagram users obtain specific types of social support depending on which activities they engage in and that different types of social support have different effects on well-being.
최근 SNS나 소셜미디어등 온라인을 통해 고객들의 서비스에 대한 정성적인 평가 및 요구사항이 실시간으로 표현되고 있으므로 병원, 은행,회사 등 각 기업에서는 서비스에 대한 부정적인 여론이 확산되기 전에 능동적으로 대응할 수 있는 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 기존의 정형화된 설문을 통한 고객 니즈 분석으로는 다양한 온라인 플렛품 상의 소비자 경험, 의견 및 감성을 분석하기가 어렵다. 따라서, 다양한 온라인 플렛폼의 등장 소비자 Life-Style의 변화 등으로 기업이 시장과 고객들의 행동패턴을 파악 및 예측하여 분석, 관리하고 대응할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 기업의 마케팅, 홍보, 기획 등 B2C 서비스 기업 활동에 효율적으로 활용할 수 있는 고객 평판분석 관리 시스템을 제안한다. 특히, 제안한 시스템의 효율성 검증을 위해 실제 테스트베드 프로토타입을 개발한다.
본 논문에서는 영화산업에서 사용되고 있는 바이럴 영상의 발전 방향을 알아보고자 한다. 영화에서 사용되는 바이럴 영상은 네티즌의 입소문에 근거하여 영화를 미리 알리고자 하는 목적으로 제작되며 그 유형은 크게 인터뷰, 거짓뉴스 등으로 구분된다. 바이럴 마케팅과 연관되어 결국 적은 투자로 많은 효과를 거두는 것이 필요하다고 보면 영화산업에서 사용되는 바이럴 영상에 대해서도 체계적인 분석과 연구가 필요하다. 본 연구에서는 바이럴 영상의 기존 영화 적용에 대해서 알아보고 최근의 스토리기반 바이럴 영상에 대해 알아본다. 스토리기반 바이럴 영상은 제작에 많은 분석이 필요하다. SNS점유율에 따른 특성도 고려되어야 한다. 기존의 인터뷰나 뉴스보다는 새로우면서도 영화에 대한 직접적인 관심을 이끌어 낼 수 있다는 새로운 방식에 대해서도 발전방향을 알아보아야 한다.
SNS, Game, Media Play, DMB, 모바일 결제 등 다양한 기능을 손쉽게 설치하여 이용할 수 있는 스마트 폰의 장점으로 인해 스마트 폰 이용률이 급증하고 있다. 특히 안드로이드 운영체제 기반의 스마트 폰 환경에서는 오픈소스로 인하여 더욱 손쉽게 어플리케이션을 개발 및 배포가 가능하여 수많은 사용자들이 다양한 어플리케이션을 이용하고 있다. 하지만 이런 장점의 이면에는 악의적인 어플리케이션의 개발 및 배포, 또한 용이하여 보안사고의 위험성도 존재한다. 앞으로도 스마트 폰의 취약점을 이용한 개인정보 유출 및 위 변조 공격들이 더욱 정교해지고 다양화될 것으로 예상되어 이를 대응할 수 있는 보안기술의 개발이 요구되고 있다. 특히 민감한 정보를 다루는 금융 어플리케이션을 실행하는 데에는 높은 보안을 제공하는 기술 도입이 더욱더 필요하다. 기존에 제안된 방식들은 소프트웨어로 구현되어 있어 악의적인 공격에 대응하는 데에는 한계가 있다. 높은 보안성으로 주목받는 기술로, 하드웨어 기반의 보안 기술이 있지만 아직 하드웨어적인 자원의 부족 등으로 활성화에 한계가 있다. 본 논문에서는 자원 제약이 있는 하드웨어 보안 기술을 효과적으로 활용하여 보다 안전하게 금융 어플리케이션을 실행 및 관리를 할 수 있는 보안 시스템을 제안하고자 한다.
최근 디지털 콘텐츠 및 멀티미디어는 거의 모든 IT 산업에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이중에서도 비디오 콘텐츠는 그 동안의 검색, 유통, 관리 등의 수동적인 범위를 넘어 실세계와의 실시간 상호작용을 통한 능동적이며 혁신적인 역할을 수행하고 있다. 실시간 비디오 검색 기술은, 다양한 분야에서 활용이 가능한데, 대표적인 서비스 분야는 ALV(Autonomous Land Vehicle : 무인자동차), SNS 서비스, 오락/스포츠/광고 서비스, 모바일 쇼핑, AR, Surveillance 분야 등 매우 다양하다. 본 논문에서는, 실시간 비디오 검색 기술의 개요와 적용분야 및 사례를 설명하고 실시간 비디오 검색기술을 객관적으로 평가할 수 있는 방법, 절차에 대한 인증서에 대한 규격을 제정하여, 사용자가 표준화된 실시간 비디오 검색 기술의 인증서의 내용을 토대로 자신의 목적에 따라 기술을 선택하여 사용할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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